国家“十四五”规划纲要明确提出“构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”。水利部高度重视智慧水利建设，将推进智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六条实施路径之一，并将智慧水利作为新阶段水利高质量发展的显著标志。

　　《十四五智慧水利建设规划》总体目标：通过建设数字孪生流域、“2+N”水利智能业务应用体系、水利网络安全防护体系、智慧水利保障体系，推进水利工程智能化改造，建成智慧水利体系1.0版。河湖长制及河湖管理应用是水利N项业务应用之一。

　　2023年多省水利厅印发了《数字河湖建设技术导则》，指导开展数字示范河湖建设工作。根据河湖长制业务管理需要，突出实用原则和创新发展方向，充分运用新一代信息技术，提升对“人”和“水”的监管力度，加强水利管理活动的透彻感知、网络互通、资源共享以及数据融合与分析能力，努力构建全方位立体化管护格局，打造一批更好服务于社会发展、更好防范抵御水旱灾害的数字河湖。

　　多年来，各地水利行政管理部门等先后开展了一系列信息化系统的建设项目，河湖信息化建设虽然在提升河湖管理效率、加强水资源保护、辅助决策等方面发挥了重要作用，但仍然存在一些不足之处。根据行业观察，河湖信息化建设存在数据整合与互联互通不充分，感知覆盖范围与计量精度不足，数据挖掘深度和“四预”能力有限、数据安全防护措施欠缺等不足。

　　基于以上背景，研博数据以持续改善水生态环境为目标导向，以《山东省数字河湖建设技术导则(试行)》设计依据, 结合自身技术特点和实践经验，推出了具有研博特色的数字河湖解决方案。该方案强调工业物联网、人工智能、边缘计算、数字孪生等新一代信息技术与河湖长制工作的融合，运用河湖长制“点、线、面”一体化管理理念开展数字河湖建设，保障河湖长责任落实，促进河湖管理由管到预转变，使数字河湖赋能美丽幸福河湖，不断提升河湖生态效益、社会效益、经济效益。

　　研博数据数字河湖解决方案以水利部《数字孪生流域建设技术大纲》为指导，采用工业互联网三层架构设计，以实现最严格水资源管理、水旱灾害防御、水域岸线智能监管三方面目标。最严格水资源管理是指建立用水总量控制、用水效率和水功能区纳污限制的三条红线实时管控机制;水旱灾害防御是指针对河流、湖泊可能发生的洪涝、干旱等自然灾害，构建“预报、预警、预演、预案”四预能力，最大限度减轻灾害对人民生命财产和生态环境的不利影响;水域岸线监管是指针对河流、湖泊的水域及其岸边一定范围内的土地利用、生态保护和建设项目进行智能化、主动化管理与监督。

　　数字河湖各组成部分建设内容如下

　　1、构建天空地一体化感知体系

　　按照“整合已建、统筹在建、规范新建” 原则统筹规划，充分利用卫星遥感、无人机、仪器仪表、视频监控等物联网感知技术，依托工业物联网统一接入系统的数据采集与分发能力，实现河道各类涉水对象感知数据汇聚与远程操控，包括河湖管理范围内重要控制断面、重点水利工程(各水闸、水库、泵站、堤防)、采砂、涉砂工程现场、人口密集堤段、垃圾堆积区等区域，实现河湖“雨情、水情、水质、险情”多维度多时空动态监测。

　　2、一河(湖)一档数据梳理

　　依据《“一河(湖)一档”建设指南(试行)》《“一河(湖)一策”方案编制指南(试行)》、《DB37 T 4347-2021“一河一策”方案编制规程》、《DB37 T 4348-2021“一湖一策”方案编制规程》《数字孪生流域数据底板地理空间数据规范(试行)》等文件要求，按照“谁主管、谁提供、谁负责”的原则，通过调查表填报、现场座谈、实地踏勘、资料收集等多种方式，全面梳理收集河湖基础数据、监测数据、业务数据、空间数据和外部共享数据。。

　　在水利部和水利厅共享的相关数据基础上，建设L3级地理空间数据，运用高分卫星、无人机、图片拍摄、水利工程设计图、管网探测等手段，分别建设河湖L1,L2,L3级地理空间数据。主要包括数字正射影像图、数字高程模型、倾斜摄影影像、激光点云、水下地形、建筑信息模型等数据。

　　3、一数一源、一源多用

　　采用研博工业物联网平台，建成河湖数据引擎，对梳理完成的数据资源，进一步整合相关水利数据，基于“一数一源、一源多用”原则，消除数字河湖建设存在的数据难以统一化、规范化、持续化接入问题。研博工业物联网平台具备大规模、高可用、高并发、低时延设备接入能力，能够向下实现海量的多源设备、异构系统数据采集、交互、传输、控制及应用，向上为模型平台、知识平台和业务应用提供数据服务，为技术人员、业务人员、管理人员提供行业场景化的数据服务。

　　4、建设河湖洪水预报模型

　　针对河湖保护区(如弯曲河段、河口区域、宽浅河床、多汊道)，对该区域历史场次暴雨洪水数据进行分析与整理，参数率定、模型验证与服务期内模型维护，从而构建基于新安江模型和API模型多模型组合的洪水预报模型，为河湖防洪四预提供短期、中期和长期洪水预报信息，预报信息主要包括水位(流量)过程、水位(流量)及峰现时间。

　　5、建设河湖洪水演进模型

　　建设河道全线一维水动力学模型，用于模拟和预测河道全线流量、水位、流速等水情信息;针对河湖保护区，建设二维水动力模型，增加一个空间维度，用于模拟和预测河道洪水发生时，河水在河道中的传播过程、水位变化、淹没范围、洪峰到达时间和退水速度等，有助于制定洪水预警、应急响应和防洪调度策略。

　　6、建设河湖来水预报模型

　　针对河湖重要断面(水文控制断面、工程控制断面、交通要道控制断面等)，对该区域降雨和径流数据进行分析与整理，参数率定、模型验证与服务期内模型维护，从而构建基于人工神经网络、支持向量机的的河道降雨预报模型，此外，还将建立产流模型参数与下垫面特性之间的关系(适用于无资料地区产流模拟预报)用于模拟和预测未来一定时段(月和年)内某一地区或流域的降雨量、降雨概率、降雨分布等指标。

　　7、建设河湖健康动态评价模型

　　根据《河湖健康评价指南(试行)》等文件，开发河湖健康动态评价业务，解决河湖长制监督管理运行中水体健康动态评价业务不足的问题，满足河湖长制工作需要，助力河湖长制监督工作开展。

　　8、建设智能识别模型

　　需要建立的智能识别模型主要包括遥感识别模型、视频识别模型和语音识别模型3类。遥感识别模型包括水域范围和“四乱”识别两种模型，水域范围识别是指可以识别出地表水的水域范围、坐标、面积、宽度和长度等信息;“四乱”识别识别出河道“乱建、乱占、乱堆、乱采”等违规现象。视觉识别可以识别出堤岸崩塌检测、人员下水识别、垃圾堆放识别、水域岸线乱建识别、河道漂浮物检测、采砂识别等场景。

　　9、建设可视化模型

　　基于L2和L3数据，通过用三维建模工具，建设自然背景、流场动态、水利工程、水利机电设备等4类可视化模型，为在业务应用中真实展现河湖业务场景提供支撑。

　　10、建设模拟仿真引擎

　　针对基础数据、空间数据、业务数据、BIM模型等可视化数据，采用 “GIS+游戏引擎”融合高性能数字孪生仿真引擎，在满足GIS高精度空间分析的同事，实现游戏级别高保真渲染与仿真，为流域数字孪生虚实映射、高保真模拟仿真提供有力支撑和强力驱动，为可视化模型提供模拟仿真的能力。

　　11、建设数字河湖管理系统

　　系统致力于推动河湖长制“点、线、面”一体化管理，强化大数据、云计算、人工智能、边缘计算、数字孪生等新一代信息技术与河湖长制工作的融合，系统涵盖水资源管理、水环境治理、水旱灾害防御和水域岸线监督四大模块，能够促进河湖雨水情监测、河湖生态流量、取用水监管、水质监测、水功能区和入河排污口监管、防洪调度、水域岸线监管、河湖“四乱”巡查等管理工作由管到预转变，使数字河湖赋能美丽幸福河湖，不断提升河湖生态效益、社会效益、经济效益。